下列关于Credit Metrics模型的说法,不正确的是( )。
A.Credit Metrics模型的基本原理是信用等级变化分析
B.Credit Metrics模型本质上是一个VAR模型
C.Credit Metrics模型从单一资产的角度来看待信用风险
D.Credit Metrics模型使用了信用工具边际风险贡献的概念
第1题:
第2题:
第3题:
如果标签以数值形式给出,模型推理结果以概率形式给出,则model.compile()函数中metrics参数应选择哪一项?
A.‘sparse_categorical_crossentropy’
B.‘accuracy’
C.‘categorical_accuracy’
D.‘sparse_ categorical_accuracy’
第4题:
第5题:
8、使用神经网络实现鸢尾花分类任务,若标签值和预测值都采用独热编码形式表示时,通常调用______模型性能评估函数。
A.tf.keras.metrics.binary_accuracy(threshold=0.5)
B.tf.keras.losses.CategoricalAccuracy()
C.tf.keras.metrics.categorical_accuracy()
D.tf.keras.metrics.SparseCategoricalAccuracy()